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에이전트 및 Agentforce 시작하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • Agentforce가 무엇인지 설명합니다.
  • Agentforce의 주요 특징을 파악합니다.
  • Agentforce의 일부 사용 사례를 나열합니다.
  • Agentforce가 신뢰할 수 있는 AI 구축에 어떤 도움을 주는지 설명합니다.

사전 준비 사항

시작하기에 앞서 먼저 이 모듈을 완료하여 LLM, 프롬프트, 그라운딩 등의 용어에 익숙해지는 것이 좋습니다.

생성형 AI를 통한 혁명

2025년이 빠르게 다가오고 있지만, 21세기는 아직 우리가 기대했던 완벽한 미래의 모습과 다소 차이가 있습니다. 우리는 달 기지 알파에서 휴가를 보내지도 않고, 자동차를 타고 하늘을 날고 있지도 않죠.

하지만 다른 세계로 여행을 떠나지는 못하더라도, 우리는 실제 사람처럼 복잡한 대화를 나눌 수 있는 인공 지능 머신 시대에 살고 있습니다.

얼마 전, 언어 작업을 수행할 수 있는 놀랍고도 강력한 기능을 가진 새로운 종류의 AI 모델이 등장해 전 세계 사람들의 상상을 뛰어넘는 경험을 선사했습니다. 많은 사람들에게 이는 공상 과학 소설이 마침내 현실로 다가온 것처럼 보였습니다. 그리고 이 기술은 생성형 AI를 통해 이루어질 놀라운 생산성 향상에 대한 큰 기대감을 불러일으켰습니다.

AI 어시스턴트의 부상

생성형 AI 도구는 비약적인 발전을 거듭해 왔으며, 우리는 이 기술이 업무의 미래를 어떻게 혁신해 나갈지 지켜보고 있습니다. 이러한 발전 중 하나는 AI 에이전트라고도 하는 AI 어시스턴트의 등장입니다.

최신 AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 자연어로 실제 사람과 소통하는 높은 신뢰도의 지능적인 조언가입니다. 사용자와 함께 작동하도록 설계되었으며, 일상적인 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하고, 질문에 답변하고, 상황에 맞는 지원을 제공하는 등의 방식으로 생산성을 높일 수 있죠.

꽤 멋지게 들리지 않나요? 하지만 이 기술을 어떻게 활용하고 생산성 향상이라는 약속을 실현할 수 있을까요? 안전한 AI 에이전트를 구축하여 사용자의 업무 플로에 통합하려면 어떻게 해야 할까요?

Agentforce 소개

Agentforce는 Salesforce 인터페이스에 원활하게 구축되었으며 신뢰할 수 있는 새로운 CRM용 대화형 AI 에이전트입니다. 자연어로 제시된 질문과 요청을 처리하며, 안전하고 회사가 보유한 독점 데이터에서 추출한 관련성 있는 답변을 제공합니다. Agentforce는 처음부터 직원의 일상적인 비즈니스 상호 작용을 지원하여 안전한 방식으로 효율성을 높일 수 있도록 설계되었습니다. 또한 데스크톱과 모바일 장치에서 다양한 워크플로와 업무 전반에 걸쳐 직원들을 지원할 수 있습니다.

대화형 UI에서 Salesforce Desktop 사용자가 Einstein에 거래 요약을 요청하면 어시스턴트가 기회 요약을 반환함.

무엇보다 Salesforce에서 어시스턴트를 설정하기 위해 코드를 작성할 필요가 없습니다. Agentforce를 활성화하기만 하면 바로 어시스턴트가 Salesforce의 일반적인 작업으로 사용자를 지원할 수 있습니다. 어시스턴트가 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

  • 기회, 계정, 사례와 같은 Salesforce 레코드를 요약합니다.
  • 세일즈 이메일 초안을 작성하거나 수정합니다.
  • Salesforce 레코드를 찾습니다.
  • Salesforce 데이터를 집계합니다.
  • 기술 자료의 정보를 기반으로 질문에 답변합니다.
  • 기타

그뿐만 아니라 기존 Salesforce Platform 기능을 사용하여 어시스턴트를 쉽게 확장할 수 있습니다. 예를 들어 Salesforce에 이미 제품 추천을 할 수 있는 플로가 있는 경우 몇 번의 클릭만으로 어시스턴트에 해당 기능을 손쉽게 추가할 수 있습니다.

Agentforce의 특징

Agentforce는 신뢰할 수 있는 자연어 대화형 AI 에이전트입니다. 새로운 디지털 어시스턴트에 더 친숙해질 수 있도록 각 특징을 자세히 살펴보겠습니다.

신뢰 관계

Agentforce는 사용자의 요청에 따라 Salesforce 조직에서 조치를 취할 수 있습니다. 어시스턴트가 사용자의 요청을 LLM에 전송하면 LLM이 요청을 수행하기 위한 계획을 생성하고 실행합니다.

어시스턴트는 라이선스 및 권한과 같은 표준 Salesforce 액세스 제어를 준수하므로 항상 안전하게 작동합니다. 또한 Agentforce는 Salesforce Platform에 기본적으로 내장된 보안 AI 아키텍처인 Einstein Trust Layer와 통합되어 있습니다.

기업 보안 표준에 맞게 설계된 Trust Layer를 사용하면 고객 데이터를 손상시키지 않으면서도 생성형 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. 동시에 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 생성형 AI 응답을 개선할 수도 있습니다.

  • 데이터 그라운딩: Trust Layer는 신뢰할 수 있는 회사 데이터에 기반하여 생성형 프롬프트를 강화합니다.
  • 데이터 보존 금지: 타사 LLM 제공업체는 데이터를 보유하지 않습니다.
  • AI 모니터링: AI 상호 작용은 이벤트 로그에 캡처되어 각 사용자 상호 작용의 결과에 대한 가시성을 제공합니다.

Salesforce에게 신뢰는 최우선 가치입니다. 이에 따라, Agentforce와 같은 생성형 AI 도구를 구축할 때 '신뢰'라는 가치를 함께 전달합니다.

자연어

Agentforce는 대화형 인터페이스이므로 직원들은 마치 사람과 대화하는 것처럼 자연어로 질문이나 지시를 제시할 수 있습니다.

예를 들어, 영업 담당자는 Salesforce UI를 클릭하여 여기저기서 레코드를 찾는 대신 Agentforce를 실행하고 'Show me my Acme deals(내 Acme 거래 표시)'라고 입력하기만 하면 됩니다. LLM으로 구동되는 어시스턴트는 요청을 해석하여 자연어로 사용자에게 응답하고 일치하는 기회 목록을 표시합니다. 이러한 상호 작용은 신뢰할 수 있는 동료와 대화하는 것처럼 친숙하게 느껴집니다.

대화형 UI에서 Salesforce 모바일 사용자가 Einstein에게 상위 기회를 요청하면 어시스턴트가 해당 기회를 표시함.

대화형 인터페이스인 Einstein 패널은 현재 Lightning Experience와 Salesforce Mobile에서 사용할 수 있습니다.

자연스러운 상호 작용의 경우, 모바일 직원은 음성 명령을 사용하여 Agentforce에게 질문하거나 지시를 내릴 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 이동 중에도 훨씬 쉽게 업무를 수행할 수 있습니다.

대화형

마지막으로 Agentforce는 대화형 에이전트이기 때문에, 각 사용자 요청이나 지시를 현재 진행 중인 대화의 컨텍스트에서 이해합니다. 일부 AI 어시스턴트는 사용자와 단 한 번의 상호 작용만 수행할 수 있습니다. 하지만 Agentforce를 사용하면 후속 질문을 하거나 관련 요청을 할 수 있으며 컨텍스트도 계속 유지됩니다.

이전 예시에서는 영업 담당자가 Acme 거래를 보여 달라고 요청했습니다. 이 경우 같은 대화에서 'Show me their open cases(진행 중인 사례 표시)'라고 이어서 요청할 수 있습니다. Agentforce는 대화 내역을 기억하고 'their'라는 단어가 'Acme'를 의미한다는 것을 알고 있으므로 사용자와 계속해서 상호작용할 수 있습니다.

참고

Agentforce와 Einstein Bots 비교

Agentforce와 Einstein Bots의 차이를 잘 모르신다고요? 봇은 설정하는 데 많은 전문 지식과 시간이 필요하며, 복잡하고 엄격하게 정의된 대화 규칙을 기반으로 합니다.

Agentforce는 LLM을 기반으로 하므로 더 유연하고 더 적은 구성이 필요합니다. 자세한 정보는 리소스 섹션에 있는 블로그 포스트를 참조하세요.

앞으로 나아갈 여정의 주인공

Agentforce의 가능성이 궁금하신가요? Agentforce에 대해 자세히 알아볼 준비가 되셨나요? 좋습니다! 이 모듈에서는 실제 시나리오의 맥락에서 Agentforce를 살펴봅니다. Cloud Kicks의 Salesforce 관리자인 Linda Rosenberg를 소개합니다.

Linda Rosenberg 인물 그림.

스타일리시하고 편안한 맞춤형 운동화를 판매하는 Cloud Kicks는 빠르게 성장 중인 회사입니다. Linda는 항상 최종 사용자의 업무를 더 쉽게 만들 수 있는 방법을 찾고 있으며, Agentforce 같은 AI 에이전트가 제공할 수 있는 가치에 대해 크게 기대하고 있습니다. Linda의 목표는 시간이 오래 걸리고 반복적인 비즈니스 업무를 자동화하여 직원들의 생산성을 높이고, 이를 통해 직원들이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

이 모듈에서는 Linda가 Salesforce에서 어시스턴트를 사용자 정의, 테스트, 활성화 및 모니터링하는 방법에 대해 살펴봅니다. 그럼 이제 다음 유닛에서 Linda와 함께 Agentforce의 다양한 구성 요소를 살펴보고 기능의 작동 방식을 자세히 알아보겠습니다.

리소스

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